AI的词库是由多个因素共同构建的，而不是由单一的个人或实体添加的。 首先，AI的词库基础来自于大量的文本数据，这些数据可能来自于互联网、图书馆、出版物等各种来源。这些数据本身就已经包含了丰富的词汇和表达方式。 其次，AI的词库还会通过机器学习和自然语言处理等技术进行扩展和优化。这些技术可以分析文本数据中的词汇和语法结构，从而识别出新的词汇和表达方式，并将其添加到词库中。 此外，对于特定的AI应用，如语音识别、机器翻译等，开发者可能会根据应用的需求和场景，手动添加一些特定的词汇或短语到词库中，以提高应用的准确性和可用性。 因此，可以说AI的词库是由大量的文本数据、机器学习和自然语言处理技术，以及可能的开发者手动添加共同构成的。这是一个动态的过程，随着技术的不断发展和文本数据的不断增加，AI的词库也会不断扩展和优化。
